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吴恩达《用直接偏好优化对齐LLMs|Aligning LLMs with Direct Preference Optimization》中英字幕
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https://www.youtube.com/watch?v=QXVCqtAZAn4 对齐LLMs与直接偏好优化,本研讨会中,Hugging Face的Lewis Tunstall和Edward Beeching将讨论一种强大的对齐技术,称为直接偏好优化(DPO),该技术被用于训练Zephyr(https://arxiv.org/abs/2310.16944),并且正在迅速成为提升开放式聊天模型性能的事实标准方法。 在本研讨会结束时,与会者将能够: 了解微调LLMs用于聊天应用的步骤。 了解直接偏好优化背后的理论,并学习如何在实践中使用Hugging Face TRL库。 了解在评估聊天模型时应考虑的度量标准。 https://colab.research.google.com/drive/1WNSVtM82oknmzL1QrJlNu--yNaWbp6o9 https://colab.research.google.com/drive/1mWiOFBy3zY6OdINEvHN9EPoQ_VIvfFKw https://docs.google.com/presentation/d/1S8ao40-CdclRU0D2D9FdyN5x8fZL1Iv5/edit#slide=id.p1
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